Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması

Nihal Zuhal KAYALI; Sevinç İLHAN OMURCA

Article Details

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması

Authors:

Nihal Zuhal KAYALI | Sevinç İLHAN OMURCA

Publisher:

Ali KARCI

Main Topics:

Special computer methods

Journal:

Computer Science 2021 Vol.IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Issue Special, pp.021-191

Document Type:

Article

Publication Date:

10/2021

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000895785

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

2548-1304

pISSN:

2548-1304

Keywords:

Abstract:

 

The MNIST dataset, which has become a standard for Machine Learning and Deep Learning applications, is quite popular. In this study, a dataset containing images of handwritten Chinese numbers is introduced as a variation of the MNIST dataset. Convolutional Neural Networks (ConvNN or CNN) model, which is a type of multi-layer artificial neural networks, which is one of the current and challenging research topics of Machine Learning methods, has been applied and a classification study has been made. At the classification stage, a correct classification rate of 96.5% was achieved. As a result, it is thought that the proposed model can be used on Chinese number patterns with high performance.

 

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme uygulamaları için bir standart haline gelen MNIST veri seti oldukça popülerdir. Bu çalışmada MNIST veri setinin bir varyasyonu olarak el yazısı ile yazılmış Çince sayıların görüntülerini içeren veri kümesi tanıtılmıştır. Makine Öğrenmesi yöntemlerinin güncel ve zorlu araştırma konularından çok katmanlı yapay sinir ağlarının bir türü olan Konvolüsyonel Sinir Ağları (ConvNN ya da CNN) modeli uygulanıp bir sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Sınıflandırma aşamasında %97 doğru sınıflandırma oranına ulaşılmıştır. Sonuç olarak, önerilen modelin Çin sayı örüntüleri üzerinde yüksek başarım ile kullanılabileceği düşünülmektedir.

Article Details

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması

Authors:

Nihal Zuhal KAYALI | Sevinç İLHAN OMURCA

Publisher:

Ali KARCI

Main Topics:

Special computer methods

Journal:

Computer Science 2021 Vol.IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Issue Special, pp.021-191

Document Type:

Article

Publication Date:

10/2021

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000895785

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

2548-1304

pISSN:

2548-1304

Görüntü İşleme

Sınıflandırma

Konvolüsyonel Sinir Ağları

Derin Öğrenme

Issues

Article Details

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması

Authors: Nihal Zuhal KAYALI | Sevinç İLHAN OMURCA

Publisher: Ali KARCI

Main Topics: Special computer methods

Journal: Computer Science 2021 Vol.IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Issue Special, pp.021-191

Document Type: Article

Publication Date: 10/2021

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000895785

Frequency: Bi-Annual

eISSN: 2548-1304

pISSN: 2548-1304

Görüntü İşleme

Sınıflandırma

Konvolüsyonel Sinir Ağları

Derin Öğrenme

Issues

Authors:

Nihal Zuhal KAYALI | Sevinç İLHAN OMURCA

Publisher:

Ali KARCI

Main Topics:

Special computer methods

Journal:

Computer Science 2021 Vol.IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Issue Special, pp.021-191

Document Type:

Article

Publication Date:

10/2021

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000895785

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

2548-1304

pISSN:

2548-1304